摘要
研究基于支持向量机理论和单类分类思想的2种支持向量域数据描述模型,即单分类支持向量机和支持向量描述模型,分析2类模型之间的区别和联系以及参数的优化设置,总结支持向量域单分类方法存在的缺点以及目前对这2类支持向量描述模型研究的改进方向。
Two one-class classification models,one-class support vector machine and support vector data description,which are based on support vector machine and one-class classification are introduced.The internal relationship and parameters optimization of the two models are also analysed,and the exists of disadvantages and improvements of the two one-class classifiers are summarized.
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第5期187-189,共3页
Computer Engineering
基金
河北省自然科学基金资助项目(E20007001048)
关键词
单类分类
支持向量
数据描述
模式识别
one-class classification
support vector
data description
pattern recognition